| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-19页 |
| ·供应链风险的研究 | 第11-14页 |
| ·供应链优化设计的研究 | 第14-17页 |
| ·研究现状总结 | 第17-19页 |
| ·研究目的与内容 | 第19-20页 |
| ·论文总体结构 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 需求不确定性及鲁棒优化 | 第23-40页 |
| ·需求不确定性及描述 | 第23-32页 |
| ·需求不确定性 | 第23-24页 |
| ·描述方法的确定 | 第24-25页 |
| ·需求情景规划 | 第25-28页 |
| ·需求不确定性的描述 | 第28-32页 |
| ·鲁棒优化及表达 | 第32-38页 |
| ·鲁棒性及鲁棒供应链 | 第32-34页 |
| ·鲁棒优化方法 | 第34-35页 |
| ·鲁棒优化模型 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计建模 | 第40-47页 |
| ·问题描述及符号定义 | 第40-43页 |
| ·问题描述及简化 | 第40-41页 |
| ·符号定义 | 第41-43页 |
| ·数学模型 | 第43-46页 |
| ·约束条件 | 第43-45页 |
| ·目标函数 | 第45-46页 |
| ·数学模型 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计模型求解 | 第47-60页 |
| ·启发式算法求解 | 第47-48页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第48-50页 |
| ·遗传算法特点 | 第49页 |
| ·遗传算法主要步骤 | 第49-50页 |
| ·初始解生成算法 | 第50-52页 |
| ·算法思想 | 第50-51页 |
| ·算法流程 | 第51-52页 |
| ·基于改进遗传算法的模型求解 | 第52-58页 |
| ·MGAND 算法框架 | 第52-54页 |
| ·编码规则 | 第54-55页 |
| ·初始种群生成 | 第55页 |
| ·适应度函数 | 第55-56页 |
| ·选择算子 | 第56页 |
| ·交叉算子 | 第56-57页 |
| ·变异算子 | 第57-58页 |
| ·染色体修正 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 仿真实验及结果分析 | 第60-76页 |
| ·改进遗传算法性能测试 | 第60-63页 |
| ·不同初始种群产生方式下算法搜索效率比较 | 第63-65页 |
| ·鲁棒优化模型确定的供应链网络结构的性能评估 | 第65-75页 |
| ·参数设置 | 第66-68页 |
| ·结果分析 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84-87页 |
| 附件 | 第87页 |